WEBVTT 00:00.420 --> 00:07.170 Hallo und herzlich willkommen in Mudgal, um sie zu erledigen. Jetzt werden wir uns darauf vorbereiten, mit der Implementierung unserer KI 00:07.170 --> 00:07.910 zu beginnen. 00:08.040 --> 00:13.610 Und wie üblich müssen wir als erstes den richtigen Vater als Arbeitsverzeichnis festlegen. 00:13.600 --> 00:17.360 Also machen wir das jetzt, damit wir weitergehen können, was interessanter ist. 00:17.610 --> 00:24.240 So wie üblich starte ich auf meinem Desktop und gehe dann zu meiner künstlichen Intelligenz, die den 00:24.240 --> 00:25.450 Ordner dann moduliert. 00:25.650 --> 00:29.240 Und da gehen wir zu dem, das wir als Arbeitsverzeichnis festlegen müssen. 00:29.520 --> 00:34.890 Also lass uns das jetzt machen, wir klicken auf diese beiden, aber hier starten wir den Kernel neu und dann ja. 00:35.100 --> 00:35.990 Und es geht los. 00:36.090 --> 00:39.070 Wir haben jetzt den richtigen Ordner als Arbeitsverzeichnis. 00:39.480 --> 00:45.450 So können Sie jetzt sehen, dass wir vier Fouls haben, eigentlich dreitausend Ordner in diesem 00:45.450 --> 00:46.250 Arbeitsverzeichnisordner. 00:46.260 --> 00:47.640 Beginnen wir mit dem ersten. 00:47.640 --> 00:50.080 Der erste Weg ist so oder so. 00:50.260 --> 00:55.910 Das ist natürlich die Datei, die unsere künstliche Intelligenz enthalten wird, und das ist nichts anderes als diese 00:55.920 --> 00:56.710 Datei hier. 00:56.910 --> 01:04.710 Das ist die KIW, auf die ich gestoßen bin, in der alles umgesetzt wird, was mit dem Aufbau einer KI und insbesondere 01:04.710 --> 01:07.130 mit dem Aufbau einer KI zusammenhängt. 01:07.130 --> 01:08.740 Q mehr lernen. 01:09.080 --> 01:12.200 Im Grunde haben wir also das große Abenteuer. 01:12.240 --> 01:17.210 Dann haben wir noch ein paar andere Feltz, wir haben den zweiten Stock. 01:17.460 --> 01:23.970 Deshalb setze ich dieses Mal die Erfahrung separat ein, nur weil wir sie bereits implementiert haben und jetzt wollen wir 01:23.970 --> 01:25.870 uns auf das Neue konzentrieren. 01:25.980 --> 01:32.370 Und glauben Sie mir, wir haben mit dieser neuen künstlichen Intelligenz viele neue Dinge zu tun, denn wir wollen nicht 01:32.370 --> 01:36.620 nur eine KI bauen, sondern auch eine KI, die das Schicksal besiegt. 01:36.690 --> 01:42.540 Sie können sich also vorstellen, dass dies etwas fortgeschrittenen Code erfordert, also keine Sorgen. 01:42.540 --> 01:46.850 Wir haben einen großen Code, der auf uns wartet, und Sie werden viele neue Tricks lernen. 01:46.860 --> 01:53.450 Deshalb verbessert dieser Replay-Trick, den Sie bereits kennen und an den ich erinnere, das Training erheblich. 01:53.640 --> 01:59.550 Nun, lassen Sie es uns in dieser Erfahrung, die wir gespielt haben, getrennt betrachten, so dass wir uns jetzt auf 01:59.550 --> 02:02.950 alle neuen Techniken und Tricks konzentrieren können, die auf uns warten. 02:03.060 --> 02:06.890 Alles klar und dann haben wir die Bildvorverarbeitung, die ich gefunden habe. 02:06.930 --> 02:12.510 Das ist also eine weitere Python-Datei, die sich um die Vorverarbeitung von Bildern kümmert, weil Sie 02:12.510 --> 02:18.890 dies wissen oder ich werde Augen haben, und dies deshalb, weil die Eingabezustände nicht mehr durch einen Vektor codiert werden. 02:18.960 --> 02:21.560 Diesmal sind die Eingangszustände jedoch die Bilder. 02:21.570 --> 02:27.960 Die erste Schicht des großen neuronalen Netzwerks, die entstehen wird, wird die Augen sein, und 02:27.960 --> 02:34.830 dies werden die Faltungsschichten des neuen Faltungsnetzes sein, um sicherzustellen, dass diese Bilder als Eingaben des neuronalen Faltungsnetzes 02:34.830 --> 02:35.710 akzeptiert werden. 02:35.850 --> 02:42.270 Nun, wir müssen sie vorverarbeiten, und so sorgt dieser Fout für die Vorverarbeitung dieser Bilder, damit sie in 02:42.270 --> 02:44.220 das neuronale Netzwerk gelangen können. 02:44.220 --> 02:48.850 Deshalb habe ich dieses Ventil getrennt, weil es nicht direkt mit der KI zusammenhängt. 02:48.960 --> 02:55.350 Und wieder möchten wir das Maximum unseres Gehirns in Erinnerung behalten und uns auf alles konzentrieren, was mit 02:55.350 --> 02:56.530 der KI zusammenhängt. 02:56.700 --> 03:02.430 Deshalb legen wir dies gesondert fest, damit wir auch nur in einem Blitzlicht vorverarbeiten können und für den Rest 03:02.430 --> 03:03.860 etwas Energie sparen können. 03:03.910 --> 03:07.690 Sie können es sich anschauen, wenn Sie möchten, und Sie haben auch die tiefen Kerne. 03:07.740 --> 03:10.490 Nun können Sie sich die praktischen Tutorials ansehen. 03:10.560 --> 03:12.690 Wir sprechen über Bildverarbeitung. 03:12.840 --> 03:15.410 Nun, wieder wollen wir uns wirklich auf das Auge konzentrieren. 03:15.420 --> 03:19.770 Vertrauen Sie mir, wir haben viel zu tun und schließlich den letzten Ordner. 03:19.890 --> 03:21.660 Nun, das ist der Videosordner. 03:21.720 --> 03:24.650 Im Moment ist dieser Ordner leer, wie Sie sehen können. 03:24.780 --> 03:31.190 Wenn wir den Code ausführen, werden diesem Ordner jedoch einige Videos des apelin Doom hinzugefügt. 03:31.290 --> 03:36.770 Das wird sehr spannend, denn wir werden auf einigen Videos sehen, wie gut die KI ist. 03:36.870 --> 03:42.070 Wir werden also sehen, wie die KI die Monster tötet und versucht, auf das Ziel zu rennen. 03:42.220 --> 03:44.410 Sie werden sehen, dass dies ziemlich aufregend sein wird. 03:44.580 --> 03:50.790 Natürlich werden die ersten Videos sehr schlecht sein, da das Auge noch nicht viel trainiert wird und es sehr 03:50.790 --> 03:56.940 schnell abgetötet werden wird. Dann werden Sie jedoch feststellen, dass das Auge mit dem Fortschreiten des Trainings immer besser 03:56.940 --> 04:02.330 wird und schließlich besser wird schaffen es einige Monster zu töten, die nicht getötet werden. 04:02.430 --> 04:06.660 Und hoffentlich können wir es erreichen. 04:06.660 --> 04:10.720 Also gut, lasst uns zu unserer AFL zurückkehren, die nur eine ist. 04:10.860 --> 04:16.710 Und wie Sie sehen, habe ich bereits alle zentralen Bibliotheken und Pakete importiert, die wir zum 04:17.040 --> 04:17.870 Abspielen benötigen. 04:18.060 --> 04:23.160 Werfen wir also einen kurzen Blick auf sie, und natürlich haben wir keine, weil wir mit 04:23.160 --> 04:23.920 Arrays arbeiten. 04:24.090 --> 04:25.740 Das ist unvermeidlich. 04:25.740 --> 04:29.500 Dann haben wir natürlich geredet, weil wir die KI mit einer Taschenlampe implementieren. 04:29.580 --> 04:35.220 Dann haben wir den Brenner und ein Modul, das alle Werkzeuge enthält, um ein neuronales Netzwerk zu implementieren. 04:35.220 --> 04:40.740 Das Modul enthält beispielsweise die Faltungsschichten, die Teil unseres zukünftigen neuronalen Netzwerks 04:40.740 --> 04:41.790 sein werden. 04:41.790 --> 04:49.110 Dann haben wir das und dann das Funktionspaket, das eine Verknüpfung hat und alle Funktionen enthält, die in einem 04:49.110 --> 04:50.840 neuronalen Netzwerk verwendet werden. 04:50.970 --> 04:57.480 In der Regel verwenden die Aktivierungsfunktionen einige gleichrichtende Aktivierungsfunktionen, aber auch einige Pooling-Funktionen für die 04:57.790 --> 05:04.010 neuronalen Netzwerke des Unternehmens, und alle diese Funktionen sind in funktionalen Funktionen enthalten. 05:04.240 --> 05:10.990 Dann haben wir noch etwas vor, was natürlich für Optimierer ist. Ich denke, wir 05:10.990 --> 05:18.250 werden einen Addon-Optimierer verwenden. Dieser Optimierer ist in ihm enthalten und dann die Besten der Besten 05:18.250 --> 05:24.400 Die Stärke von all dem ist, weil dies die dynamischen Graphen enthält, die 05:24.400 --> 05:29.860 es erlauben, sehr schnelle Berechnungen der Gradienten durchzuführen, sogar den Gradienten der 05:29.860 --> 05:30.820 Kompositionsfunktionen. 05:30.850 --> 05:32.870 Wir werden es also definitiv verwenden. 05:32.890 --> 05:34.400 Wie für den Soldaten im Auto. 05:34.510 --> 05:37.890 Aber vertrauen Sie mir für Dume, wir werden es sehr brauchen. 05:38.260 --> 05:45.080 Ich denke, das ist alles für die wesentlichen Bibliotheken, dann müssen wir einige Pakete importieren, die sich auf Open 05:45.090 --> 05:46.680 Agent und Doom beziehen. 05:46.810 --> 05:53.560 Natürlich importieren wir Jim, dann importieren wir einige Wrapper-Module der Gen-Bibliothek. Einer dieser Wrapper 05:53.560 --> 05:55.340 ist der Kyp-Wrapper. 05:55.380 --> 05:59.170 Das heißt im Grunde, alle Tools und Umgebungen von Jim zu importieren. 05:59.230 --> 06:04.390 Und schließlich haben wir dieses Paket, das wir importieren müssen und das in direktem Zusammenhang damit steht. 06:04.510 --> 06:11.470 Und das ist der tatsächliche Raum und zwei diskrete Elemente des Doom-Wrappers, der im Wesentlichen die Umgebung des Doom 06:11.470 --> 06:15.330 und insbesondere die Aktionen enthält, die gespielt werden können. 06:15.340 --> 06:19.620 Die Anzahl der Aktionen für dieses spezielle Spiel, die wir spielen werden. 06:19.750 --> 06:25.450 Und ich erinnere daran, dass es sechs Abschnitte gibt, die sich nach links bewegen, nach rechts drehen, nach links drehen, 06:25.450 --> 06:27.300 nach rechts gehen und vorwärts schießen. 06:27.440 --> 06:30.780 Also gut, das ist im Grunde das, was Sie für Doom importieren müssen. 06:30.820 --> 06:36.950 Und schließlich müssen wir natürlich unsere zwei internen Dateien importieren. 06:36.970 --> 06:38.430 Wir haben ein reines Whyfor-Erlebnis gespielt. 06:38.440 --> 06:45.220 Wir spielen eine Bildvorverarbeitung ab, um die Bilder vorzuverarbeiten, die nichts anderes als die Bilder des Bildschirms 06:45.220 --> 06:45.950 sind. 06:46.060 --> 06:52.810 Wenn Sie das Spiel spielen, werden diese Bilder vorverarbeitet und in Nichtzahler umgewandelt, die in ein bestimmtes Format umgewandelt werden, und 06:52.810 --> 06:58.680 dann werden sie zu dem neuen Bild weitergeleitet, das die Convolutional-Einstellung für eines war, das in Ordnung war. 06:58.680 --> 07:07.710 Ich denke, jetzt waren wir bereit, mit der großen Implementierung dieser KI zu beginnen. Nun ist es sehr wichtig für mich, Ihnen zu sagen, dass dies 07:07.710 --> 07:13.890 mich zu dem sehr wichtigen Punkt dieses Munjal führt, da Sie wissen, dass ich Ihnen gesagt habe, 07:13.890 --> 07:17.370 dass wir einen großen haben Implementierung wartet auf uns. 07:17.490 --> 07:21.720 Damit wir uns nicht verlieren, brauchen wir eine gute Struktur. 07:21.930 --> 07:24.950 Und so habe ich die Struktur bereits hervorgehoben. 07:25.170 --> 07:28.020 Wir werden dies in zwei Teilen umsetzen. 07:28.020 --> 07:30.920 Im ersten Teil geht es um den Aufbau der KI. 07:31.110 --> 07:35.260 Hier werden wir das Gehirn des Ai-Ai im Gehirn machen. 07:35.280 --> 07:38.260 Wie Sie verstanden haben, ist es nichts anderes als das neuronale Netzwerk. 07:38.370 --> 07:45.390 Sie kennen dieses große CNN, das aus einigen Faltungsschichten und dann aus vollständig verbundenen Schichten besteht, um 07:45.390 --> 07:46.710 die Ausgaben vorherzusagen. 07:46.710 --> 07:50.430 Es gibt immer noch die Schlüsselwerte und dann machen wir den Körper der KI. 07:50.550 --> 07:53.270 Und das ist die neue Darstellung, die ich Ihnen bringe. 07:53.400 --> 07:55.490 Und das ist wieder nicht verloren gehen. 07:55.620 --> 08:01.260 Sie werden sehen, dass je weiter wir mit dem Code fortfahren, desto mehr wird die Struktur sichtbar und alles wird 08:01.260 --> 08:02.590 am Ende Sinn ergeben. 08:02.880 --> 08:06.480 Und um sicherzustellen, dass dies sinnvoll ist, benötigen wir eine Darstellung der KI. 08:06.690 --> 08:12.840 Dieser erste Teil des KI-Aufbaus besteht im Wesentlichen aus drei Abschnitten. 08:12.840 --> 08:17.370 Im ersten Abschnitt geht es darum, das Gehirn zu schaffen, das das neuronale Netzwerk ist. 08:17.430 --> 08:20.200 Der zweite Abschnitt befasst sich mit der Herstellung des Körpers. 08:20.400 --> 08:25.200 Und ich nenne es den Körper, weil dies der Teil ist, der der KI sagt, wie sie die Aktion spielen soll. 08:25.200 --> 08:30.590 Sie wissen also zuerst, dass Sie das Gehirn haben, das die Bilder erkennt und die q-Werte vorhersagt. 08:30.660 --> 08:36.480 Aber dann müssen Sie angeben, wie die KI die Aktion spielen soll und dass sie dies mit ihrem Wert tut, wie es ein 08:36.480 --> 08:37.790 menschlicher Körper tun würde. 08:38.040 --> 08:44.010 Der Körper wird also der Teil sein, in dem wir die Methode zum Spielen der Aktion angeben. 08:44.010 --> 08:50.280 So war zum Beispiel bei unserem selbstfahrenden Auto das Gehirn ein neuronales Netzwerk, das wir aufgebaut haben, und der Körper war, wie 08:50.280 --> 08:51.500 die Aktion gespielt wurde. 08:51.570 --> 08:53.540 Das ist mit der nächsten Methode von Saft. 08:53.700 --> 08:58.290 Und hier ist es das Gleiche, wir werden ein Gehirn machen und wir werden einen Körper schaffen, der 08:58.290 --> 08:59.080 die Aktion spielt. 08:59.190 --> 09:00.320 Ich lasse es dich herausfinden. 09:00.520 --> 09:06.180 Der entscheidende Punkt dabei ist jedoch, dass wir über einen sehr strukturierten Code verfügen, so dass Sie nicht 09:06.180 --> 09:11.610 nur einen Schritt zurückgehen und wirklich verstehen können, was vor sich geht, sondern Sie können ihn auch als 09:11.850 --> 09:15.360 Framework verwenden, wann immer Sie möchten AI für andere Zwecke. 09:15.360 --> 09:15.970 Gut. 09:15.990 --> 09:17.540 Und nach dem Bau der. 09:17.640 --> 09:24.810 Im ersten Teil werden wir zum zweiten Teil übergehen, in dem es darum geht, die Faltung hier und dort umzusetzen, und 09:24.810 --> 09:26.820 wieder verschiedene Abschnitte haben werden. 09:26.910 --> 09:29.850 Und einer von ihnen wird natürlich die KI trainieren. 09:30.240 --> 09:32.560 Ich kann es also kaum erwarten, mich jetzt damit zu beschäftigen. 09:32.580 --> 09:38.950 Wir fangen offensichtlich mit einer an und beginnen mit dem Gehirn unserer KI. 09:39.330 --> 09:41.580 Also kann ich bis dahin nicht warten. 09:41.680 --> 09:42.090 AI.